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新穎技術有望簡化海洋預測系統

2021/11/19 @國際

摘要

藉由建立養殖漁業早期預警系統SeaState,來監測其養殖場可能面臨之風險,如低氧水域、溫度驟變和藻華等風險。使其養殖業者能滾動式地調整其養殖場之管理,降低災害損失,以補救因氣候現象而損失的海產,激勵水產養殖業者面對極端氣候狀況,確保水產養殖產業永續發展。

示意圖

新穎技術有望簡化海洋預測系統

  Scoot Science 正在簡化全球水產養殖公司的海洋觀測,並利用其 SeaState 儀表板來展現預測海洋事件的潛力。SeaState 應用程序軟體將環境、海洋和氣象數據匯整至以web為底之儀表板中並進行管理、預測和保險。
  Scoot Science首席執行長Jonathan LaRiviere說: “養殖漁業的團體對不受限制的水上風險有很高的容忍度。他們在監測海洋方面做得非常出色,但仍然認為許多海洋風險—如低氧水域、溫度驟變和大量浮游生物繁殖—是不可預測的。”LaRiviere亦表示,“我們有工具能限制這些風險並正在與養殖場合作,以增加極端海洋事件的準備時間。我們正在對單個養殖場進行短期預測,並著眼於長期趨勢影響區域規模的水產養殖。”LaRiviere與擁有物理海洋學碩士學位的聯合創始人 Evan Goodwin 一起組建了一支團隊,其團隊內包含海洋學家、農業經濟學家、數據分析家和軟體工程師,並同時使用現代海洋學工具收集和提取稀有的專有數據並對其進行投放到一個平台,以幫助企業了解和適應不斷變化的海洋。
  多樣化的數據集成和與硬件無關之海洋觀測方法為Scoot Science的 SeaState 平台奠定了基礎。 SeaState 將養殖場上的多個不同數據系統與周圍環境條件彙整起來,為農民提供了一個了解過去、現在和未來水面以下發生的情況的平台。且並在幕後,精簡其海洋數據系統,希望該系統能促使養殖業者能夠快速量化威脅海洋生物的海洋中可預測的風險。SeaState 的預測模型專注於提供極端海洋事件的早期預警。透過增加交貨時間,養殖場能夠實施緩解措施並顯著減少損失。事件發生後,養殖場使用 SeaState 進行法務審計,並能夠確定對魚類福利產生最佳結果的具體行動。 Scoot Science 每天即時處理來自每個農場的 250,000 多個數據點,並量化從表面到海底的海洋動態。LaRiviere說:“對於任何國家的海洋水產養殖公司來說,SeaState 都是一項資產。它將幫助這些企業減輕氣候變化和其他災難性事件(如藻華)的影響。最終,我們認為這是養殖場保護他們寶貴的資產—養殖魚和海產的機會。”【延伸閱讀】以衛星遙測技術即時監控水域中有害藻華現象

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